李志強(qiáng)
【摘 要】 國(guó)內(nèi)智慧酒店尚處于起步階段,缺乏統(tǒng)一的建設(shè)規(guī)范和成熟的運(yùn)營(yíng)管理。借助UTAUT和TTF整合模型,探究智慧酒店智能化服務(wù)對(duì)消費(fèi)者接受意愿的影響。一方面,在模型傳導(dǎo)路徑上得出消費(fèi)者接受意愿的影響因素,據(jù)此對(duì)傳統(tǒng)酒店提出優(yōu)化建議,促進(jìn)智慧酒店這個(gè)新業(yè)態(tài)的成長(zhǎng)和發(fā)展;另一方面得出智慧酒店對(duì)運(yùn)營(yíng)績(jī)效的影響等相關(guān)結(jié)論,為智慧型酒店優(yōu)化智慧服務(wù)系統(tǒng)提供建議。
【關(guān)鍵詞】 智慧酒店 物聯(lián)網(wǎng) 接受意愿 顧客行為
一、引言
近年來(lái),信息化時(shí)代下的“互聯(lián)網(wǎng)+”和“智能化”兩股浪潮愈發(fā)迅猛,互聯(lián)網(wǎng)借助智能技術(shù)的跨業(yè)態(tài)發(fā)展來(lái)引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。在酒店業(yè),智慧酒店概念正式誕生,林元乖(2018)將智慧酒店定義為——“智慧酒店是指擁有一套基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)架構(gòu)、完善的酒店智能化體系,以酒店基礎(chǔ)設(shè)施智慧化為基礎(chǔ),將信息通信技術(shù)與基于互聯(lián)網(wǎng)思維的酒店管理理念相融合,實(shí)現(xiàn)酒店自動(dòng)控制、管理、服務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)的智慧化和一體化的系統(tǒng)?!?[1]
近年來(lái)阿里、騰訊、京東等行業(yè)巨頭也紛紛入局,利用強(qiáng)大資源促進(jìn)智慧酒店的不斷創(chuàng)新。阿里集團(tuán)于 2018 年正式宣布了全國(guó)第一家“無(wú)人智慧酒店”的誕生,全過(guò)程由人工智能提供服務(wù)。智慧酒店從其誕生至今,已經(jīng)從原本的單核智能化系統(tǒng)階段演變?yōu)楫?dāng)下以物聯(lián)網(wǎng)+智能為主的全方位智能化體系階段[2]。然而,消費(fèi)者是否全部接受智慧酒店的智能化服務(wù)?由智慧化給酒店帶來(lái)各方面的影響會(huì)產(chǎn)生怎樣的綜合效應(yīng)?這些問(wèn)題仍需測(cè)量和探討。
二、研究模型
(一)模型構(gòu)建
本研究將行為意愿作為被解釋變量,構(gòu)建基于UTAUT模型和TTF模型的智慧物聯(lián)網(wǎng)酒店顧客行為整合模型(如圖所示),分析顧客對(duì)智慧物聯(lián)網(wǎng)酒店的行為意愿。
(二)模型假設(shè)
1. TTF模型變量
H1:任務(wù)特征正向影響任務(wù)-技術(shù)匹配度(TAC-->TTF)
H2:技術(shù)特征正向影響任務(wù)-技術(shù)匹配度(TEC-->TTF)
H3:任務(wù)-技術(shù)匹配度正向影響智慧物聯(lián)網(wǎng)酒店顧客的行為意愿(TTF-->IB)
2. UTAUT模型變量
(1)績(jī)效期望 H4:績(jī)效期望正向影響智慧物聯(lián)網(wǎng)酒店顧客的行為意愿(PE-->IB)
(2)努力期望 H5:努力期望正向影響智慧物聯(lián)網(wǎng)酒店顧客的行為意愿(EE-->IB)
H6:努力期望正向影響智慧物聯(lián)網(wǎng)酒店顧客的績(jī)效期望(EE-->PE)
(3)社會(huì)影響 H7:社會(huì)影響正向影響智慧物聯(lián)網(wǎng)酒店顧客的行為意愿(SI-->IB)
(4) 便利條件 H8:便利條件正向影響消費(fèi)者采納智慧物聯(lián)網(wǎng)酒店的行為意愿(FC-->IB)
3. 變量間的其他關(guān)系
H9:技術(shù)特征正向影響消費(fèi)者采納智慧物聯(lián)網(wǎng)酒店的努力期望(TEC-->EE)
H10:任務(wù)-技術(shù)匹配度正向影響消費(fèi)者采納智慧物聯(lián)網(wǎng)酒店的績(jī)效期望(TTF-->PE)
(三)問(wèn)卷設(shè)計(jì)
問(wèn)卷主要包括3個(gè)維度(認(rèn)知、意圖、行為)的5個(gè)潛變量,即感知有用性、感知易用性、感知風(fēng)險(xiǎn)性、行為意圖以及實(shí)際使用。[3]觀測(cè)變量的測(cè)試題采用5級(jí)李克特量表。
三、實(shí)證調(diào)研結(jié)果
(一)樣本及數(shù)據(jù)收集
本研究于2019年2月于武漢卓爾悅廷酒店調(diào)研,并通過(guò)線上“問(wèn)卷星”平臺(tái)發(fā)放問(wèn)卷。最終回收有效問(wèn)卷308份,問(wèn)卷有效率為88%。問(wèn)卷的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,調(diào)查對(duì)象的男女比例分別為42.21%和57.79%;就年齡而言,18至30歲及31至40歲的居多分別為49.68%和26.62%;被調(diào)查者33%為學(xué)生,16.23%為職員,15.26%為商務(wù)人員。
(二)模型計(jì)算結(jié)果分析
1.信度檢驗(yàn)
在SPSS22.0中進(jìn)行探索性因子分析,其中信度用Cronbachα系數(shù)進(jìn)行測(cè)量。信度分析結(jié)果顯示:8個(gè)潛變量Cronbachα系數(shù)均大于0.7屬于高信度。
2.效度分析
運(yùn)用KMO檢驗(yàn)方法對(duì)量表進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn)。結(jié)果顯示,量表的KMO值為0.920,說(shuō)明樣本數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)效度較好。為了探索并驗(yàn)證UTAUT-TTF模型的8個(gè)潛變量所構(gòu)建的整合模型的可靠性和穩(wěn)定性,運(yùn)用SPSS22.0軟件對(duì)UTAUT模型和TTF模型各題項(xiàng)進(jìn)行探索性因子分析,采用主成分分析法中的方差最大正交旋轉(zhuǎn)法,按照載荷值大于0.6的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行因子提取[4]。最終,將TTF模型中TEC3這個(gè)題項(xiàng)剔除;UTAUT模型中的題項(xiàng)FC3和SI1剔除。
3.整合模型的擬合度分析與修正
在假設(shè)模型擬合檢驗(yàn)中,使用AMOS17.0作為分析工具對(duì)模型擬合度進(jìn)行檢驗(yàn)。并使用AMOS修正指標(biāo)(M.I.)對(duì)模型進(jìn)行修正以改善模型擬合指標(biāo),提高了模型的適配度。
4.路徑分析及假設(shè)檢驗(yàn)
本研究對(duì)UTAUT-TTF整合模型進(jìn)行了修正和標(biāo)準(zhǔn)化路徑分析,然而參數(shù)估計(jì)結(jié)果顯示僅有4條路徑顯著。接下來(lái)本研究將對(duì)UTAUT模型、TTF模型以及兩個(gè)模型間的相關(guān)潛變量的路徑系數(shù)進(jìn)行探究。
(1)TTF模型
經(jīng)過(guò)修正后的TTF模型擬合指標(biāo)得到改善,顯著地提高了模型的適配度。模型進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)估計(jì)后的結(jié)果顯示,智慧酒店顧客任務(wù)特征感知顯著正向影響其任務(wù)-技術(shù)匹配度感知,路徑系數(shù)為0.580(P<0.001);技術(shù)特征感知在5%的顯著水平上正向影響其任務(wù)-技術(shù)匹配度感知,路徑系數(shù)為0.179(P=0.011);任務(wù)-技術(shù)匹配度顯著正向影響其行為意愿,路徑系數(shù)為1.215(P<0.01)。
(2)UTAUT模型
經(jīng)過(guò)修正后的UTAUT模型擬合指標(biāo)得到改善。其假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果顯示顧客努力期望顯著正向影響其績(jī)效期望,其路徑系數(shù)0.827(P<0.01);技術(shù)特征感知在顯著正向影響其行為意愿感知,其路徑系數(shù)為0.543(P=<0.01);努力期望并不顯著影響其行為意愿,其路徑系數(shù)為0.201(P=0.255);社會(huì)影響在5%的顯著水平上正向影響行為意愿,其路徑系數(shù)為0.092(P=0.014);便利條件并不顯著影響其行為意愿,其路徑系數(shù)為0.122(P=0.168)。
(3)兩個(gè)模型間的相關(guān)潛變量的路徑系數(shù)探究
在原整合模型中潛變量任務(wù)特征與任務(wù)-技術(shù)匹配度對(duì)績(jī)效期望有影響,通過(guò)構(gòu)建相關(guān)模型討論TTF與UTAUT兩個(gè)模型間相關(guān)變量的路徑系數(shù)。
使用AMOS21.0作為分析工具對(duì)模型1擬合度進(jìn)行檢驗(yàn)和修正。模型標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)估計(jì)后其假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果顯示顧客任務(wù)特征顯著正向影響其任務(wù)-技術(shù)匹配度感知,其路徑系數(shù)為0.529(P<0.01);技術(shù)特征感知在10%顯著水平下正向影響其任務(wù)-技術(shù)匹配度感知,其路徑系數(shù)為0.208(P=0.084);任務(wù)特征感知顯著正向影響其績(jī)效期望,其路徑系數(shù)為0.429(P<0.01);任務(wù)-技術(shù)匹配度顯著正向影響績(jī)效期望,其路徑系數(shù)為0.452(P=0.014)。
四、結(jié)論及建議
(一)調(diào)研結(jié)論
1. 顧客使用智慧酒店進(jìn)行活動(dòng)的任務(wù)特征和技術(shù)特征對(duì)其任務(wù)-技術(shù)匹配度感知有顯著的正向影響。如果顧客越需要利用智慧酒店系統(tǒng)幫助完成入住服務(wù),則任務(wù)-技術(shù)匹配度就越高。另一方面,智慧酒店提供給顧客的相關(guān)功能和服務(wù)越多,則任務(wù)-技術(shù)匹配度越高。
2. 任務(wù)-技術(shù)匹配度對(duì)顧客行為意愿有顯著的正向影響。即智慧酒店提供顧客所需的功能并解決顧客的大部分問(wèn)題,則任務(wù)-技術(shù)匹配度高,顧客使用智慧酒店的意愿就越高。
3. 顧客努力期望對(duì)其績(jī)效期望有顯著的正向影響。即顧客越認(rèn)為智慧酒店使用簡(jiǎn)單,就越能感知到智慧酒店對(duì)自己有用,驗(yàn)證了顧客努力期望是重要的影響因素。
4. 社會(huì)影響對(duì)顧客行為意愿有顯著的正向影響。即顧客受周?chē)h(huán)境的影響越大,則顧客使用智慧酒店的意愿越大。
5. 顧客技術(shù)特征感知對(duì)其行為意愿感知有顯著的正向影響。即顧客認(rèn)為智慧酒店技術(shù)效果越好,則顧客使用智慧酒店的意愿越大。
6. 顧客使用智慧酒店進(jìn)行活動(dòng)的任務(wù)特征感知對(duì)其績(jī)效期望有顯著的正向影響。即顧客越需要利用智慧酒店系統(tǒng)幫助完成各項(xiàng)服務(wù),就越能感知到智慧酒店對(duì)自己有用。
7. 任務(wù)-技術(shù)匹配度對(duì)顧客采納智慧酒店的績(jī)效期望有顯著的正向影響。即智慧酒店系統(tǒng)能夠提供顧客所需要的功能并且在一定程度上解決顧客的問(wèn)題,則表明任務(wù)-技術(shù)匹配度高,則顧客認(rèn)為使用智慧酒店帶來(lái)的效果越大。
(二)對(duì)策建議
1.高效宣傳提升績(jī)效期望——發(fā)掘、創(chuàng)造顧客需求
通過(guò)創(chuàng)新宣傳方式,采取多途徑、多樣化的宣傳手段突出智慧酒店的優(yōu)越性。在宣傳方式上,可以采用情景化視頻、原創(chuàng)圖、酒店宣傳片等形式吸引觀眾眼球;在宣傳途徑上,微博、公眾號(hào)、電視廣告、活動(dòng)贊助、影視植入多效并舉,增加公眾曝光度。
其次,智慧酒店的推廣應(yīng)該借助智慧旅游和智慧城市的力量,實(shí)現(xiàn)平臺(tái)共享[5],在實(shí)現(xiàn)自身發(fā)展的同時(shí)助推城市整體的智慧化建設(shè),共同打造顧客心目中的智慧化目的地。
2.簡(jiǎn)化操作提升努力期望——初步加強(qiáng)顧客依賴(lài)
顧客認(rèn)為智慧酒店技術(shù)效果越好同時(shí)操作過(guò)程越簡(jiǎn)單,則顧客使用智慧酒店的意愿越大,因此,為顧客提供從辦理入住到退房的一體化服務(wù)成為必要。酒店為顧客提供服務(wù)的流程需要全部實(shí)現(xiàn)智能化。在設(shè)計(jì)智慧化操作系統(tǒng)時(shí),應(yīng)注意操作頁(yè)面的友好性以及操作的大眾化,提高智能化設(shè)備的易用性。良好個(gè)性化服務(wù)可以激勵(lì)顧客主動(dòng)進(jìn)行口碑營(yíng)銷(xiāo)。
3.大數(shù)據(jù)分析、人性化服務(wù)提升任務(wù)-技術(shù)匹配度——強(qiáng)化顧客依賴(lài)
研究結(jié)果表明,任務(wù)-技術(shù)匹配度對(duì)顧客行為意愿有顯著的正向影響。酒店的智慧化功能引入需要建立在對(duì)顧客行為和顧客期待的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)之上;智慧酒店在不斷發(fā)展的過(guò)程中,應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)復(fù)合型人才等培養(yǎng),提高人力資源使用效率;在服務(wù)功能整合方面,酒店智慧平臺(tái)應(yīng)提供目的地的整合服務(wù)功能,通過(guò)提供“酒+景”、“酒+餐”“酒+行”等套餐優(yōu)惠服務(wù)實(shí)現(xiàn)一站式服務(wù),使平臺(tái)對(duì)用戶的價(jià)值發(fā)揮到最大。
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